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World File Search System网络结构
一个具有增强剩余U-NET
摘要：网格地球物理数据的时间缩小对于改善气候模型，天气预报和环境评估至关重要。但是，现有方法通常无法准确捕获多尺度的时间特征，从而影响其准确性和可靠性。为了解决此问题，我们引入了一个增强的残差U-NET体系结构，以进行时间缩小。结合剩余块的体系结构允许更深层的网络结构而不会过度拟合或消失的梯度，从而捕获更复杂的时间依赖性。固有的U-NET设计可以捕获多尺度功能，使其非常适合模拟各种时间动态。此外，我们实施了一种具有对流损失的流正规化技术，以确保该模型遵守有关地球物理领域的物理定律。我们在ERA5数据集中各种变量的实验结果表明，降低准确性的提高，表现优于其他方法。
后量子密码学神经网路
摘要近年来，量子计算机和Shor的量子算法对当前主流非对称加密方法构成了威胁（例如RSA和椭圆曲线密码学（ECC））。因此，有必要构建量子后加密（PQC）方法来抵抗量子计算攻击。因此，本研究提出了一个基于PQC的神经网络，该神经网络将基于代码的PQC方法映射到神经网络结构上，并提高具有非线性激活功能，密文的随机扰动以及Ciphertexts均匀分布的密封性遗迹的安全性。在实际实验中，本研究使用蜂窝网络信号作为案例研究，以证明基于PQC的基于PQC的神经网络可以进行加密和解密，并具有密文的均匀分布。将来，提出的基于PQC的神经网络可以应用于各种应用程序。关键字：量词后密码学，McEliece密码学，神经网络
一种机器学习方法来预测网络结构的动态可观察物
从结构特征估算给定动力学过程的结果是网络科学中的关键尚未解决的挑战。与非线性，相关性和复杂系统的结构和动力学之间的反馈相关的困难阻碍了这个目标。在这项工作中，我们开发了一种基于机器学习算法的方法，该方法为理解网络的结构和动态之间的关系提供了重要的一步。，它使我们能够从网络结构中估计疾病的暴发大小，从单个节点开始，以及由库拉莫托振荡器组成的系统的同步性程度。我们显示网络的哪些拓扑特征是此估计的关键，并提供了比以前更高的网络指标的重要性。对于流行病的传播，K核发挥了基本作用，而对于同步，中间性和可及性是与振荡器状态最相关的措施。
使用新颖的生物预测外汇货币波动...
然而，它们的整体结构是以固定结构为特征的，当面对数据扰动时，在适应性和灵活性方面构成了挑战，从而限制了整体性能。为了解决这些局限性，本文提出了一个受近期神经科学发现启发的模块化卷积正交复发性神经网络（McOrnnmCD-ANN）。全面的文献综述将与整体架构相关的挑战背景，从而鉴定了神经网络结构，这些挑战可以增强外汇价格波动的预测，例如在最突出的交易货币中，欧元/GBP配对。通过针对最新技术的详细比较分析对提出的McOrnnMCD-ANN进行了详细评估，例如Bicudnnl-STM，CNN – LSTM，LSTM-GRU，LSTM-GRU，CLSTM，以及集合建模和单个单片CNN和RNN模型。结果表明mcornnmcd-
小型开放经济体的商品价格和生产网络 ∗
我们研究国内生产网络在小型开放经济体中商品价格波动传递中的作用。首先，我们提出一个小型开放经济体生产网络的易处理模型来解释部门传播模式。我们表明，国内生产网络对于塑造商品价格的传播至关重要。我们使用来自 9 个小型开放经济体的 31 个部门的面板，通过实证检验该模型的预测。接下来，我们构建一个以生产网络为特征的小型开放经济体的动态模型，以研究网络结构在塑造商品价格冲击的总体和部门反应方面的宏观经济重要性。我们表明：(i) 商品部门的网络调整劳动份额，而不是部门规模，是理解实际工资对商品价格波动反应的关键；(ii) 生产中的非单一替代弹性对于理解这些波动的横截面影响至关重要。
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社交网络分析和扩展现实的情感分类
摘要 - 这项研究探讨了扩展现实（XR）产品，特别关注Apple Vision Pro，以阐明消费者的看法和这些创新技术的基本社会动态。这项研究深入研究了扩展现实（XR）产品，专门针对Apple Vision Pro，旨在了解消费者的看法和围绕这些创新技术的社会动态。通过利用情绪分析和社交网络分析（SNA）以及Crisp-DM和SVM算法，本研究为XR社区内的情感模式，网络结构和影响力因素提供了全面的见解。采用多方面的方法来实现研究目标。情感分析和SNA剖析情感模式和XR社区内的网络结构。CRISP-DM框架指导研究过程，确保系统的数据分析和解释。SVM算法对观点进行了分类，提供了一个强大的分析框架，以了解消费者对XR产品的情感。分析对XR消费者的看法和社会动态产生了重大见解。计算出的网络指标，包括密度为0.000124，不存在互惠，集中度为0.001331和模块化值为0.999000，XR社区中关键网络动态的启示。检查经常使用的单词在XR话语中揭示了普遍的主题，为理解消费者的情感提供了宝贵的背景。相比，具有SMOTE的SVM的精度为81.82％，精度为97.58％。此外，对SVM算法的评估表明了值得称赞的性能指标，而SVM没有SMOTE的准确率为84.33％，精度为84.67％，召回99.28％，F_Measure的召回率为91.39％。这项研究为XR产品的消费景观提供了宝贵的见解，主要关注Apple Vision Pro。通过结合情感分析，SNA和既定方法，该研究对XR社区内的消费者看法和社会动态提供了细微的理解。这些发现为战略决策提供了依据，并为XR技术的进步做出了贡献，为情感分析技术在理解消费者情感方面的功效提供了宝贵的见解。
全球贸易的测量及应用
本文利用生成式人工智能构建了一个包含 5,000 个产品节点的网络结构，其中有向边表示生产中的输入输出关系。我们使用一组及时调整的生成式人工智能分类设计了一种两步“构建-修剪”方法。“构建”步骤提供边预测的初始分布，然后“修剪”步骤重新评估所有边。借助我们的人工智能生成的生产网络 (AIPNET)，我们记录了 21 世纪产品和国家网络位置的一系列变化。最后，我们使用 2017 年卡塔尔封锁所呈现的自然实验来研究生产网络溢出效应。我们发现了这种溢出效应的有力证据，表明关键生产正在回流。这些描述性和因果证据证明了我们对产品联系的细致测量所开辟的众多研究可能性，包括在岸生产、产业政策和全球贸易的其他最新变化的研究。
Sub3DNet1.0：区域尺度三维地下结构测绘的深度学习模型
摘要：本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型，该模型结合了联合自编码器和对抗结构，用于从二维地表观测数据进行三维地下测绘。该方法被用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古河谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练，使用地表地形作为二维输入，使用航空电磁 (AEM) 得出的古河谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络在 99% 的训练域内平方误差 < 0. 10，在 93% 的验证域内平方误差 < 0. 10，表明它在重建训练区域以外的三维古河谷模式方面是可靠的。本研究设计的神经网络结构和训练算法由于其通用结构，具有广泛的应用潜力，可以从二维地表观测数据构建三维地质特征（如矿体、含水层）。
![arXiv:2209.01198v4 [cs.LG] 2023 年 3 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2cb2d57dc929610873347294d80d708a6a729cb2.webp)
arXiv:2209.01198v4 [cs.LG] 2023 年 3 月 13 日
相关矩阵包含有关动态系统的各种时空信息。根据少数节点的部分时间序列信息预测相关矩阵可以表征整个底层系统的时空动态。这些信息有助于预测底层网络结构，例如，根据脉冲数据推断神经元连接、根据表达数据推断基因之间的因果依赖关系以及发现气候变化的长空间范围影响。预测相关矩阵的传统方法利用底层网络所有节点的时间序列数据。在这里，我们使用监督机器学习技术，根据少数随机选择的节点的有限时间序列信息来预测整个系统的相关矩阵。预测的准确性验证了仅整个系统子集的有限时间序列就足以做出良好的相关矩阵预测。此外，使用无监督学习算法，我们可以深入了解模型预测的成功率。最后，我们将此处开发的机器学习模型应用于真实世界的数据集。